关于BERT在机器翻译模型中的应用详解.pdf

简介：
本论文详细探讨了BERT模型在机器翻译任务中的应用与效果，通过实例分析展示了其如何改进现有机器翻译系统的性能。文中不仅解释了技术细节，还提供了实验数据支持和未来研究方向的展望。 摘要：数据准备包括构建大规模平行语料库，并进行分词和清洗处理；然后划分训练集、验证集和测试集。 模型构建阶段采用预训练的BERT作为编码器，Transformer架构为解码器，并加入注意力机制层以增强翻译效果。 在模型训练时使用Adam优化器调整超参数并保存最佳性能的模型。对于翻译推断过程，输入源语言文本后生成目标语言翻译结果；通过Beam Search算法产生多个候选译文提升准确性。 部署阶段将翻译功能封装为API接口，便于集成和扩展，并且支持加速处理提高效率。效果评估方面利用BLEU、ROUGE等自动评分工具进行客观评价并结合人工评测与错误分析进一步优化系统性能。 基于BERT的表示学习技术能够帮助我们构建高效的机器翻译模型；遵循上述步骤不断迭代优化是实现高质量翻译的关键所在。